並列計算の基礎
並列計算の解決策の選択
並列計算は、大規模な計算の問題をさまざまな方法で解決するために役立ちます。MATLAB® と Parallel Computing Toolbox™ は、計算タスクへの取り組みに役立つ対話型のプログラミング環境を提供します。コードの実行速度が遅すぎる場合は、コードをプロファイリングし、ベクトル化して、組み込みの MATLAB 並列計算サポートを使用できます。さらに、並列プールの複数の MATLAB ワーカーで parfor
を使用してコードの高速化を試みることもできます。ビッグ データがある場合は、分散配列または datastore
を使用してスケール アップできます。また、parfeval
を使用して完了を待たずにタスクを実行することが可能なため、他のタスクを続行することができます。デスクトップ コンピューター、GPU、クラスター、クラウドなど、さまざまな種類のハードウェアを使用して並列計算の問題を解決できます。開始するには、Quick Start Parallel Computing in MATLABを参照してください。
関数
トピック
基礎
- 並列計算の解決策の選択
並列計算の問題を解決するため、MATLAB と Parallel Computing Toolbox で提供される最も重要な機能を確認する。 - 並列言語の意思決定表
一般的な並列計算言語機能の使用例を見つける。 - Quick Start Parallel Computing in MATLAB
Learn about parallel computing in MATLAB and Parallel Computing Toolbox. - 自動並列サポートを使用した MATLAB 関数の実行
追加のコーディング不要の並列計算リソースを利用する。 - parfor を使用した対話形式でのループの並列実行
for
ループを拡張可能なparfor
ループに変換する。 - Choose How to Manage Data in Parallel Computing
Determine the data management approach that meets your parallel computing requirements. - parfor を使用したパラメーター スイープ中のプロット
パラメーター スイープを並列実行して、並列計算中に進行状況をプロットします。 - デスクトップからクラスターへのスケール アップ
ローカル マシンで並列 MATLAB® コードを開発し、クラスターにスケール アップします。 - バッチ並列ジョブの実行
batch を使用して、MATLAB セッションの負荷をオフロードしてバックグラウンドで実行する。 - クラウドでのビッグデータの処理
この例では、クラウド上の大規模データ セットにアクセスし、ビッグ データ向けの MATLAB® の機能を使用してクラウド クラスター上で処理する方法を説明します。 - parfeval を使用したバックグラウンドでの関数の評価
結果が利用可能になったときに最適化ループを早期に終了して結果を収集する。 - GPU での MATLAB 関数の実行
gpuArray
引数を指定して関数を自動的に GPU で実行する。 - 自動並列サポートを使用したクラウドでのネットワークの学習 (Deep Learning Toolbox)
この例では、並列学習用の MATLAB® の自動サポートを使用して畳み込みニューラル ネットワークに学習させる方法を説明します。
詳細
- 並列計算とは
MATLAB および Parallel Computing Toolbox について学習する。 - 並列プールでのコードの実行
並列プールの起動と終了、プールのサイズ、およびクラスターの選択について学習する。 - スレッドベースの環境またはプロセスベースの環境の選択
Parallel Computing Toolbox を使用すると、スレッドベースまたはプロセスベースの環境などのさまざまな並列環境で並列コードを実行できます。 - スレッドベースの環境での MATLAB 関数の実行
バックグラウンドで実行する MATLAB 関数に関するサポートを確認する。 - ワーカー上での環境変数の設定
クライアントからクラスター内のワーカーにシステム環境変数をコピーする。 - 移植可能な並列コードの作成
Parallel Computing Toolbox を保有している場合に並列リソースを使用でき、Parallel Computing Toolbox がない場合でも実行される並列コードを作成する。